依据我国煤矿智能化发展战略，深入分析了国内外智能掘进研究现状，结合我国煤炭赋存条件复杂，巷道掘进问题突出，智能掘进挑战严峻等实际，提出了直接影响和制约我国煤矿巷道智能掘进加快发展的智能截割、智能导航、智能协同控制和远程智能测控四大关键共性技术，并给出了解决思路和方法。

针对掘进系统智能截割问题，提出了基于视觉伺服的掘进系统智能定形截割控制方法和基于遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络的自适应截割控制方法，以提高巷道截割成形质量和效率。您可以深入阅读《掘进机智能截割技术探讨》，了解更多关于智能截割技术的详细内容掘进机智能截割技术探讨。

针对掘进系统智能导航问题，提出了基于惯导与视觉信息融合的履带式掘进系统智能导航控制方法和基于惯导、数字全站仪与油缸行程信息融合的液压推移式掘进系统智能导航控制方法，提高掘进定位定向精度，实现智能导航。这方面的内容在《智能化测控应用系统设计》中有更详细的说明智能化测控应用系统设计。

针对掘进系统中掘进、支护、钻锚、运输等多系统协同控制和多任务并行控制问题，提出了基于强化学习的并行作业控制方法和基于Agent的并行控制方法，以及leader-follower法和基于行为法的智能协同控制方法，致力于实现多机器人系统或智能设备的智能协同控制和并行作业，提高掘进效率。您可以参考《智能化技术研究》中的相关讨论，以获取更广泛的视角智能化技术研究。

针对掘进系统智能测控问题，创建了本地控制层、近程集控层和远程监控层的智能测控方法。对于这一主题的深入探讨，可以参考《智能化测控系统设计PPT》，此文档详细介绍了智能测控系统设计的关键要点智能化测控系统设计PPT。